Vsako leto se zgodijo večji poslovni izpadi zaradi napak pri obvladovanju tveganj. So tudi med najdražjimi, saj prispevajo do milijonov dolarjev regulativnih kazni, tožb, izplačil in izgubljene vrednosti blagovne znamke. Vodje se želijo izogniti tovrstnim težavam in se zanašati na dobro interno upravljanje podatkov, da zmanjšajo tveganje in ohranijo zaupanje svojih deležnikov.

Toda glede na Thomson Reuters Regulatory Intelligence Poročilo o stroških skladnosti za leto 2023, 45 % vodij pravi, da ne spremljajo svojih stroškov skladnosti s predpisi v svojih organizacijah. Zakaj? Še vedno je izredno težko delati dobro.

A morda kmalu tega ne bo več. Podjetja že dolgo uporabljajo tradicionalne procese AI/ML za izboljšanje poslovanja. Pojav generativne tehnologije umetne inteligence naslednje generacije (GenAI) predstavlja pomembno priložnost za revolucijo napovednih zmožnosti in ustvarjanja vsebine, kar obljublja transformativni učinek na podjetja.

Ta članek raziskuje, kako lahko podjetja zaščitijo svojo organizacijo – in svoj kapital – tako, da sprejmejo najdragocenejše funkcije AI. Vodje podjetij, ki so morda nervozni zaradi vključevanja GenAI v svoje operacije, bi morali razmisliti o kvantificirani vrednosti učinkovitosti, ki jo ta tehnologija lahko povzroči samo pri obvladovanju tveganja. Najmočnejša vrednost umetne inteligence je pomoč človeškim delavcem, dodajanje vrednosti, pomoč pri učinkovitejšem upravljanju organizacije in opolnomočenje zaposlenih, da sprejemajo strateške odločitve, namesto da zapravljajo čas za neučinkovita ročna opravila. 

Umetna inteligenca poenostavi poslovne operacije

Če je zadnjih nekaj let po pandemiji digitalna transformacija česa naučili vodje podjetij, to je, da je sposobnost organizacije za izmenjavo podatkov in medfunkcionalno delovanje ključnega pomena za ohranjanje koraka kot sodobno podjetje. Zaprte strukture lahko rešijo kratkoročne težave, vendar ovirajo uspešno navigacijo organizacije pri večjih vprašanjih, kot je poslovno tveganje. 

GenAI rešuje silose s svojo močjo integracije: podjetja se lahko usposabljajo veliki jezikovni modeli na ogromnih količinah nestrukturiranih in zgodovinskih podatkov za sintezo popolnejšega, poenostavljenega pogleda na poslovanje. To predstavlja očitno korist za obvladovalce tveganja in vodje, ki se morajo vsak dan spopadati s posledicami zapletenih in medsebojno povezanih groženj njihovemu poslovanju.

Z integracijo različnih podatkovnih virov lahko GenAI premaga te silose in zagotovi celovit pogled na tveganje v celotni organizaciji.

Kriza z letali Boeing 737 MAX je pretresljiv primer, kako lahko razdrobljeni vpogledi podjetij kulminirajo v veliki krizi. Zaradi izolirane organizacijske strukture Boeingovih ločenih oddelkov za inženiring, proizvodnjo in varnostni nadzor, skupaj z zapletenostjo izdelave letala MAX, je Boeing sam po sebi delal napake s hudimi posledicami. To je doseglo vrhunec v strmoglavljenju leta 2018 kmalu po vzletu. Preiskovalci so med usposabljanjem odkrili konstrukcijske napake in pomisleke pilotov, ki niso bili prijavljeni. 

Čeprav so imeli nadzori inženirjev za nadzor kakovosti enako pomembno vlogo pri obravnavanih napakah, če bi bila umetna inteligenca bolj na voljo, bolj izpopolnjena ali bi jo ekipa Boeing uporabljala v okolju tveganja, je možno, da bi bil vzpostavljen učinkovitejši nadzor – in nenehno nadzorovan. – ujeti vrste tveganj, spregledov in prvih poročil pilotov na usposabljanju. Algoritmi NLP, ki se danes uporabljajo, imajo zmožnosti obdelave ogromnih količin besedilnih podatkov iz pilotnih poročil, zapisov o vzdrževanju in dokumentov, povezanih z varnostjo, za odkrivanje zgodnjih znakov pomislekov glede varnosti in opozarjanje upraviteljev tveganja na napake v naboru podatkov. Ta primer poudarja pomen integriranih procesov obvladovanja tveganj, ki bi jih GenAI lahko pomagal racionalizirati in se jim izogniti, če bi bile te rešitve takrat na voljo.

AI spremlja in opozarja na spremembe v sistemu

Edina stalnica v poslu so spremembe. Vodje nosijo odgovornost, da ostanejo na tekočem z vsemi poslovnimi spremembami, velikimi in majhnimi, kar je glede na hitro digitalizacijo vse težje narediti. V svetu tveganj je regulativnim spremembam najtežje slediti.

Regulativne spremembe se zgodijo v velikem obsegu in v ogromnih količinah in ena oseba ali celo ena ekipa jim ne more slediti. Velika globalna podjetja zaposlujejo na tisoče ljudi, ki jim pomaga zastarela tehnologija, da sledijo regulativnim spremembam in spremljajo podatke o poslovanju in strankah glede kršitev skladnosti. Neupoštevanje lahko povzroči globe ali še huje: resen tvegani dogodek, ki lahko povzroči uničujočo škodo ugledu.

Recimo Wells Fargo, eno največjih ameriških bank, ki so jo leta 2016 ujeli pri odpiranju milijonov nepooblaščenih računov brez vednosti ali soglasja strank. Ta kršitev številnih predpisov, vključno z Dodd-Frankovim zakonom, je sčasoma povzročila stroge regulativne sankcije proti banki in njeni vodstveni ekipi ter velik udarec za njeno ceno in dobiček. Na koncu strokovnjaki izračuna 3 milijarde dolarjev plačanih kazni, banka pa je poročala o 50-odstotni izgubi dobička v četrtletju po dogodku. 

Skladnost, ki je dolgo veljala za rastoče stroškovno mesto za velika podjetja, ima potencial za revolucijo z GenAI. Ta orodja AI se izboljšujejo v svoji zmožnosti proaktivnega prepoznavanja, ocenjevanja in obravnavanja vzorcev in sprememb v sistemu, kot so tveganja skladnosti. V prihodnosti bi lahko banke uporabile GenAI za pomoč pri preprečevanju kršitev predpisov, izboljšanju preglednosti in ponovni vzpostavitvi zaupanja s strankami, regulatorji in vlagatelji s pomočjo vpogledov v realnem času in napovedne analitike, ki jo zagotavljajo ustrezno usposobljene zmogljivosti LLM. 

AI predvideva in odkriva grožnje poslovni varnosti

Za strokovnjake za podatke je dolgotrajna grožnja kibernetskega kriminala vedno na prvem mestu. Strokovnjaki za tveganja že dolgo napovedujejo, da bo kibernetska kriminaliteta še naprej naraščala z rastjo sofisticirane digitalizacije. Tudi škodljivi stroški kibernetske kriminalitete bodo še naprej rasli: one poročaj predvideva, da naj bi skupni svetovni stroški škode zaradi kibernetske kriminalitete do leta 10.5 dosegli 2025 bilijona dolarjev letno, s 3 bilijonov dolarjev pred samo desetletjem.

Akterji groženj se bodo naučili izkoristiti nova ponavljajoča se orodja umetne inteligence, kot je GenAI, da bodo kibernetski napadi in dejanja groženj postali učinkovitejši v večjem obsegu. Organizacije torej potrebujejo enako zmogljiva orodja GenAI, da se počutijo pooblaščene za izgradnjo inteligentnih, varnih in avtomatiziranih sistemov, ki so sposobni sprotnega odkrivanja, preprečevanja in preprečevanja groženj. 

V nedavnem primeru pomena zanesljive varnosti podatkov, AT & T je razkril veliko uhajanje podatkov, ki je vplivalo na več kot 70 milijonov sedanjih in nekdanjih strank. Uhajanje je vključevalo občutljive podatke, kot so številke socialnega zavarovanja. Medtem ko vir uhajanja še vedno preiskujejo, ta incident poudarja ključno vlogo, ki jo ima lahko umetna inteligenca pri varnosti podatkov. Zmožnost GenAI, da analizira ogromne količine podatkov, lahko pomaga prepoznati sumljivo dejavnost in preprečiti kršitve podatkov.

Oktobra 2023 je MGM Resorts, eno največjih igralniških podjetij na svetu, prizadel velik kibernetski napad, ki je ogrozil osebne podatke potrošnikov in na koncu zaprl delovanje igralnic, da bi ublažil škodo. To je bil eden največjih kibernetskih napadov leta, z motnjami delovanja, ki so povzročile poročali o zadetku v vrednosti 100 milijonov dolarjev na četrtletne rezultate MGM. Zakaj je MGM tako tvegan? The hekerjem je uspelo pri vdoru v sisteme ponudnika varnosti IT s prefinjenimi metodami lažnega predstavljanja – in to ni bil edini odmevni kibernetski napad te skupine. Čeprav se je MGM odzval čim hitreje, je napad še vedno povzročil uničujoče in drage posledice za igralniško skupino.

Danes bi lahko bila ta vrsta napada še bolj izpopolnjena – vendar bi jo bilo dvakrat težje preprečiti s pravimi digitalnimi orodji. Od NLP do avtomatiziranih delovnih tokov, strojnega učenja in zaznavanja obrazov, lahko podjetja ustvarijo ali sklenejo pogodbo z GenAI, ki vključuje vrsto funkcij, vključno s samodejnim zaznavanjem groženj. Da bi okrepili pristop obvladovanja tveganja, se morajo voditelji obrniti na učinkovitost, osredotočeno na varnost, ki jo zagotavlja umetna inteligenca, vključno z določanjem prednosti, analitiko in nenehnim spremljanjem v več niansiranih kibernetskih okvirih.

Prihodnost umetne inteligence pri varovanju podjetij pred tveganjem

V vseh teh primerih so stroški tveganja, skladnosti in varnosti lahko osupljivi, ko pride do kritičnega dogodka. Še več, tvegani dogodki se ne ustavijo – rastejo in postajajo vse bolj kompleksni. 

Seveda zaščita kapitala ni edina prednost uporabe umetne inteligence. Če pogledamo samo stroške skladnosti, je ozko stališče, saj lahko GenAI naredi veliko več za podjetja z učinkovitostjo, ki jo ustvarja pri obvladovanju tveganj. Podjetja pogosto podvajajo prizadevanja v delih svoje strategije obvladovanja tveganja in premalo testirajo na drugih področjih. GenAI lahko hitro odkrije vrzeli in dvojnike v notranjih kontrolah, s čimer pomaga vodjem, da nemoteno skrbijo za upravljanje, tveganje in skladnost (GRC).

GenAI je obetavna tehnologija za funkcije GRC, saj lahko njene zmogljivosti pomagajo vodjem pri preprostejšem ustvarjanju poročil, simulaciji scenarijev groženj, predvidevanju tveganj in hitrejšem ukrepanju, kar na koncu vodi do neto dobička kapitala. Predvidevanje tveganj pomeni jasnejšo pot do izogibanja dragim težavam.

Vnaprejšnji stroški uvedbe GenAI se morda zdijo zastrašujoči: podjetja bodo morala uporabiti lastne podatke za pravilno kalibracijo LLM-jev za določene funkcije ali dodatno vlagati v razvoj lastnih algoritmov. Vendar potencial za racionalizacijo delovanja, proaktivno prepoznavanje groženj in zagotavljanje skladnosti z zakonodajo močno odtehta začetno naložbo. Z izkoriščanjem analitične sposobnosti umetne inteligence lahko podjetja ne le prihranijo denar, ampak tudi pridobijo pomembno konkurenčno prednost. Prihodnost obvladovanja tveganj je nedvomno povezana z GenAI in morda namiguje na prihodnost, v kateri bo imela umetna splošna inteligenca (AGI) večjo kognitivno vlogo poleg človeških obvladovalcev tveganja – in podjetja, ki bodo sprejela to tehnologijo, bodo v dobrem položaju, da bodo prestala prihodnje nevihte in doseči dolgoročni uspeh.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Opolnomočite se. Dostopite tukaj.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• PlatoESG. Ogljik, CleanTech, Energija, Okolje, sončna energija, Ravnanje z odpadki. Dostopite tukaj.
• PlatoHealth. Obveščanje o biotehnologiji in kliničnih preskušanjih. Dostopite tukaj.
• vir: https://www.dataversity.net/data-driven-defense-ai-as-the-new-frontier-in-business-security/